Individuelle Anwendung von künstlicher Intelligenz und LLM-Entwicklung mit Python Schulung

LangGraph ist ein Framework zur Entwicklung zustandsbasierter LLM-Anwendungen mit mehreren Aktoren. Dabei werden diese Anwendungen als komposable Graphen realisiert, die einen dauerhaften Zustand sowie Kontrolle über den Ausführungsablauf bieten.

Dieses von einem Trainer geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an erfahrene AI-Plattform-Ingenieure, DevOps-Spezialisten für KI sowie ML-Architekten, die produktionsreife LangGraph-Systeme optimieren, debuggen, überwachen und verwalten möchten.

Am Ende des Trainings werden die Teilnehmenden in der Lage sein zu:

• Komplexe LangGraph-Topologien hinsichtlich Geschwindigkeit, Kosten und Skalierbarkeit zu gestalten und zu optimieren.
• Zuverlässigkeit durch Wiederholungen, Zeitüberschreitungen, Idempotenz sowie Recovery-Verfahren auf Basis von Checkpoints sicherzustellen.
• Ausführungsvorgänge der Graphen zu debuggen und nachzuverfolgen, deren Zustand zu analysieren sowie Probleme in Produktivumgebungen systematisch zu reproduzieren.
• Graphen mit Protokollen, Metriken und Tracing-Daten auszustatten, erfolgreich in die Produktion zu implementieren sowie SLAs und Kosten fortlaufend zu überwachen.

Aufbau des Kurses

• Interaktive Vorlesungen und Diskussionen.
• Zahlreiche Übungen und praktische Anwendungen.
• Praxisnahe Implementierung in einer Live-Lab-Umgebung.

Möglichkeiten zur Kursanpassung

• Falls Sie ein maßgeschneidertes Training wünschen, kontaktieren Sie uns bitte, um die Details abzustimmen.

Devstral ist ein Open-Source-Framework, das dazu dient, Codierungs-Agenten zu entwickeln und auszuführen – Agenten, die mit Codebasen, Entwicklertools sowie APIs interagieren können, um die Produktivität im Softwarebereich zu steigern.

Dieses von einem Instruktor geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an ML-Entwickler sowie Entwickler-Teamleiter und SREs auf mittlerem bis fortgeschrittenem Niveau, die lernen möchten, Codierungs-Agenten unter Verwendung von Devstral zu entwerfen, umzusetzen und weiterzuentwickeln.

Nach Abschluss dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Devstral für die Entwicklung von Codierungs-Agenten einzurichten und zu konfigurieren.
• Agenten-Workflows zur Exploration und Veränderung von Codebasen zu gestalten.
• Codierungs-Agenten mit Entwicklertools sowie APIs zu integrieren.
• Bewährte Vorgehensweisen für eine sichere und effiziente Bereitstellung solcher Agenten umzusetzen.

Aufbau des Kurses

• Interaktive Vorlesungen und Diskussionen.
• Ein umfangreiches Programm an Übungen und praktischen Aufgaben.
• Praktische Umsetzung in einer Live-Lab-Umgebung.

Individuelle Anpassungsmöglichkeiten des Kurses

• Falls Sie ein maßgeschneidertes Training wünschen, kontaktieren Sie uns bitte zur Absprache.

Dieses von einem Instruktor geleitete Live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Python-Entwickler sowie Datenanalysten mit mittleren Kenntnissen, die ihre Fähigkeiten im Bereich der Datenanalyse unter Einsatz von Pandas und NumPy vertiefen möchten.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Eine Entwicklungsumgebung einzurichten, die Python, Pandas sowie NumPy enthält.
• Eine Datenanalyse-Anwendung unter Verwendung von Pandas und NumPy zu erstellen.
• Fortgeschrittene Aufgaben der Datensäuberung, Sortierung und Filterung durchzuführen.
• Aggregationsoperationen vorzunehmen sowie zeitreihenbasierte Daten auszuwerten.
• Daten mittels Matplotlib sowie weiteren Visualisierungsbibliotheken darzustellen.
• Ihren Code zur Datenanalyse zu debuggen und zu optimieren.

Die Devstral- und Mistral-Modelle sind Open-Source-KI-Technologien, die für eine flexible Implementierung, gezielte Anpassung sowie skalierbare Integration konzipiert wurden.

Dieses von einem Dozenten geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an ML-Ingenieure mittleren bis fortgeschrittenen Niveaus, Plattform-Teams sowie Forschungsingenieure, die Mistral- und Devstral-Modelle in Produktionsumgebungen selbsthosten, feinabstimmen und verwalten möchten.

Nach Abschluss dieses Trainings werden die Teilnehmenden in der Lage sein:

• Selbstgehostete Umgebungen für Mistral- und Devstral-Modelle einzurichten und zu konfigurieren.
• Feinabstimmungsmethoden anzuwenden, um die Leistung in spezifischen Anwendungsbereichen zu verbessern.
• Versionierung, Überwachung sowie Governance-Prozesse im Lebenszyklus der Modelle umzusetzen.
• Für Sicherheit, Compliance und verantwortungsvolle Nutzung von Open-Source-Modellen zu sorgen.

Aufbau des Kurses

• Interaktive Vorträge und Diskussionen.
• Praktische Übungen zum Selbsthosting und zur Feinabstimmung der Modelle.
• Direkte Umsetzung von Governance- und Überwachungsprozessen in einem Live-Labor.

Individuelle Anpassungen des Kurses

• Für eine auf Ihre Bedürfnisse zugeschnittene Weiterbildung kontaktieren Sie uns bitte.

Dieses von einem Instruktor geleitete Live-Training – sowohl online als auch vor Ort – richtet sich an Entwickler, die mithilfe des FARM-Stacks (FastAPI, React und MongoDB) dynamische, hochperformante sowie skalierbare Webanwendungen erstellen möchten.

Am Ende dieses Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein zu:

• Das notwendige Entwicklungsumfeld einzurichten, das FastAPI, React und MongoDB integriert.
• Die grundlegenden Konzepte, Funktionen sowie Vorteile des FARM-Stacks zu verstehen.
• REST-APIs mit FastAPI zu erstellen.
• Interaktive Anwendungen mittels React zu entwerfen.
• Anwendungen – sowohl im Frontend als auch im Backend – unter Verwendung des FARM-Stacks zu entwickeln, zu testen und bereitzustellen.

Dieses von einem Dozenten geleitete Live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler, die FastAPI zusammen mit Python nutzen möchten, um RESTful APIs einfacher und schneller zu entwickeln, zu testen sowie bereitzustellen.

Nach Abschluss dieses Trainings werden die Teilnehmer folgendes können:

• Die notwendige Entwicklungsumgebung zur Erstellung von APIs mit Python und FastAPI einrichten.
• Mittels der FastAPI-Bibliothek schneller und effizienter APIs erstellen.
• Datenmodelle sowie Schemata auf Basis von Pydantic und OpenAPI anlegen lernen.
• Verbindungen zu Datenbanken über SQLAlchemy herstellen.
• Sicherheits- und Authentifizierungsmechanismen mithilfe der Werkzeuge aus FastAPI implementieren.
• Container-Bilder erstellen und Web-APIs auf einem Cloud-Server bereitstellen.

Dieses von einem Instruktor geleitete Live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Forscher sowie Laborfachkräfte mit Grund- bis Mittelkenntnissen, die Bilder von histologischem Gewebe, Blutzellen, Algen und anderen biologischen Proben verarbeiten und analysieren möchten.

Nach Abschluss dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein zu:

• Mit der Fiji-Oberfläche vertraut zu sein und die wichtigsten Funktionen von ImageJ zu nutzen.
• Wissenschaftliche Bilder vorzubereiten und optisch zu verbessern, um deren Analyse zu erleichtern.
• Bildinhalte quantitativ auszuwerten – etwa Zellzählungen oder Flächenmessungen.
• Wiederkehrende Arbeitsschritte mithilfe von Makros und Plugins zu automatisieren.
• Arbeitsabläufe individuell anzupassen, um spezifische Anforderungen der biologischen Bildanalyse zu erfüllen.

LangGraph ist ein Framework zur Entwicklung zustandsbehafteter, mehraktiger LLM-Anwendungen in Form komponierbarer Graphen mit persistentem Zustand und vollständiger Kontrolle über die Ausführung.

Dieses von einem Experten geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an Fachkräfte mittleren bis fortgeschrittenen Niveaus, die LangGraph-basierte Finanzlösungen unter Einhaltung von Governance-Richtlinien, Überwachungsvorgaben und Compliance-Vorschriften entwerfen, implementieren sowie betreiben möchten.

Am Ende des Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein zu:

• Finanzspezifische LangGraph-Workflows gemäß regulatorischen und prüfungstechnischen Anforderungen zu entwerfen.
• Finanzdatenstandards sowie Ontologien in den Graphenzustand und die zugehörigen Werkzeuge zu integrieren.
• Für kritische Prozesse Zuverlässigkeit, Sicherheit sowie Kontrollmechanismen mit menschlicher Beteiligung umzusetzen.
• LangGraph-Systeme hinsichtlich Leistung, Kosten und SLAs zu implementieren, zu überwachen sowie zu optimieren.

Ablauf des Kurses

• Interaktive Vorlesungen sowie Diskussionen.
• Zahlreiche Übungen und praktische Aufgaben.
• Praktische Umsetzung in einer Live-Lab-Umgebung.

Möglichkeiten zur individuellen Anpassung des Kurses

• Für eine maßgeschneiderte Gestaltung dieses Trainings kontaktieren Sie uns bitte, um die Details abzustimmen.

LangGraph ist ein Framework zur Entwicklung von LLM-Anwendungen, die auf Graphen basieren und Planung, Verzweigungen, Werkzeugnutzung, Speicherverwaltung sowie kontrollierte Ausführung unterstützen.

Dieses praxisorientierte Training wird von einem Instruktor geleitet – entweder online oder vor Ort – und richtet sich an Entwickler mit ersten Erfahrungen, Prompt-Ingenieure sowie Datenfachkräfte, die zuverlässige, mehrstufige LLM-Workflows mithilfe von LangGraph entwerfen möchten.

Nach Abschluss dieses Kurses werden die Teilnehmenden folgende Fähigkeiten erlangt haben:

• Die zentralen Konzepte von LangGraph – Knoten, Kanten und Zustand – sowie deren Anwendungsfälle verstehen.
• Prompt-Ketten erstellen können, die Verzweigungen aufweisen, externe Werkzeuge nutzen und den Zustand beibehalten.
• Suchmechanismen sowie externe APIs nahtlos in graphbasierte Workflows integrieren.
• LangGraph-Anwendungen hinsichtlich Zuverlässigkeit und Sicherheit testen, debuggen sowie bewerten können.

Ablauf des Kurses

• Interaktive Vorträge kombiniert mit moderierten Diskussionen.
• Geführte Übungen und schrittweises Durchlaufen von Code-Beispielen in einer isolierten Testumgebung.
• Szenariobasiertes Training zu Konzeptdesign, Tests sowie Bewertungsmethoden.

Individuelle Anpassungen des Kurses

• Für eine auf Ihre Bedürfnisse zugeschnittene Schulung kontaktieren Sie uns bitte, um Einzelheiten zu vereinbaren.

LangGraph ermöglicht die Erstellung von zustandsbasierten, mehrparametrischen Workflows mit Unterstützung durch Large Language Models – dabei erlaubt es eine präzise Steuerung der Ausführungspfade sowie das dauerhafte Speichern des Systemzustands. Im Gesundheitswesen sind diese Eigenschaften entscheidend für die Einhaltung von Vorschriften, die Interoperabilität sowie den Aufbau von Entscheidungshilfesystemen, die nahtlos in medizinische Arbeitsabläufe integriert werden können.

Dieses praxisorientierte Live-Training unter Anleitung eines Experten (online oder vor Ort) richtet sich an Fachkräfte mittleren bis fortgeschrittenen Kenntnisstands, die LangGraph-basierte Lösungen im Gesundheitswesen entwerfen, implementieren und verwalten möchten – dabei berücksichtigen sie rechtliche, ethische sowie betriebliche Aspekte.

Am Ende des Trainings werden die Teilnehmenden in der Lage sein:

• Gesundheitsspezifische LangGraph-Workflows zu konzipieren, wobei Compliance und Nachvollziehbarkeit im Vordergrund stehen.
• LangGraph-Anwendungen mit medizinischen Ontologien sowie Standards wie FHIR, SNOMED CT und ICD zu integrieren.
• Bewährte Verfahren zur Zuverlässigkeit, Transparenz und Erklärbarkeit in sensiblen Umgebungen anzuwenden.
• LangGraph-Anwendungen im produktiven Gesundheitsumfeld erfolgreich bereitzustellen, zu überwachen sowie zu validieren.

Ablauf des Kurses

• Interaktive Vorträge und Diskussionen.
• Praktische Übungen anhand realer Fallbeispiele aus dem Gesundheitswesen.
• Erfahrungsaustausch sowie Implementierungsübungen in einer Live-Laborumgebung.

Individuelle Anpassungsmöglichkeiten des Kurses

• Falls Sie ein maßgeschneidertes Training zu diesem Thema wünschen, kontaktieren Sie uns bitte zur Absprache.

LangGraph ist ein Framework zur Entwicklung von LLM-Anwendungen mit mehreren Akteuren, die als komponierbare Graphen strukturiert sind. Es gewährleistet einen dauerhaften Zustand sowie präzise Kontrolle über den Ablauf der Verarbeitung.

Dieses von einem Instruktor geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an Fachkräfte mit mittleren bis fortgeschrittenen Kenntnissen, die rechtliche Lösungen auf Basis von LangGraph entwerfen, implementieren und betreiben möchten – dabei werden Compliance-Vorgaben, Nachverfolgbarkeit sowie Governance-Standards berücksichtigt.

Am Ende des Trainings werden die Teilnehmenden in der Lage sein zu:

• Der Entwicklung von auf rechtliche Anforderungen zugeschnittenen LangGraph-Workflows, die Nachvollziehbarkeit und Compliance sicherstellen.
• Der Integration juristischer Ontologien sowie Dokumentstandards in den Graphenzustand und -prozess.
• Der Implementierung von Schutzmechanismen, menschlichen Genehmigungsschritten sowie nachvollziehbaren Entscheidungspfaden.
• Dem Bereitstellen, Überwachen und Pflegen von LangGraph-Diensten im Produktivbetrieb unter Berücksichtigung der Beobachtbarkeit sowie Kostenkontrolle.

Ablauf des Kurses

• Interaktive Vorlesungen und Diskussionen.
• Zahlreiche Übungen und praktische Anwendungen.
• Praktische Umsetzung in einer Live-Lab-Umgebung.

Individuelle Anpassungsmöglichkeiten des Kurses

• Wünschen Sie ein maßgeschneidertes Training zu diesem Thema? Kontaktieren Sie uns bitte, um die Details abzustimmen.

LangGraph ist ein Framework zur Erstellung graphbasierter Workflows für LLMs, die Verzweigungen, den Einsatz von Werkzeugen, Speicherfunktionen sowie eine kontrollierbare Ausführung ermöglichen.

Dieses praxisorientierte Trainingsprogramm unter Anleitung eines Instructors (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler und Produktteams mit mittlerer Erfahrung, die LangGraphs grafische Logik gemeinsam mit Agentenlogiken von LLMs nutzen möchten, um dynamische, kontextbewusste Anwendungen zu entwickeln – etwa Kundenservice-Agenten, Entscheidungsabläufe oder Informationsabrufsysteme.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Grafbasierte Workflows zu entwerfen, die LLM-Agenten, externe Werkzeuge und Speichersysteme koordinieren.
• Bedingte Verzweigungen, automatische Neuversuche sowie Ersatzmechanismen zur robusten Ausführung zu implementieren.
• Retrieval-Funktionen, REST-APIs sowie strukturierte Ausgaben nahtlos in Agentenschleifen zu integrieren.
• Das Verhalten von Agenten hinsichtlich Zuverlässigkeit und Sicherheit zu bewerten, zu überwachen und zu optimieren.

Ablauf des Kurses

• Interaktive Vorlesungen sowie moderierte Diskussionen.
• Angeleitete Übungen und Codierexkursionen in einer Sandbox-Umgebung.
• Szenariobasierte Entwurfsaufgaben sowie peer-reviews durch die Teilnehmer.

Möglichkeiten zur individuellen Anpassung des Kurses

• Für eine auf Ihre Bedürfnisse zugeschnittene Schulung kontaktieren Sie uns bitte, um Einzelheiten zu besprechen.

LangGraph ist ein auf Graphen basierendes Orchestrierungs-Framework, das es ermöglicht, bedingte sowie mehrstufige Workflows mit großen Sprachmodellen und Tools zu erstellen – ideal zur Automatisierung und Individualisierung von Content-Prozessen.

Dieses von einem Instruktor geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an Marketingfachkräfte, Content-Strategen sowie Entwickler im mittleren Kenntnisniveau, die dynamische und differenzierte E-Mail-Kampagnen sowie automatisierte Content-Erstellungsprozesse mit LangGraph implementieren möchten.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein zu:

• Das Entwerfen von graphisch strukturierten Content- und E-Mail-Workflows mit bedingter Logik.
• Die Integration von großen Sprachmodellen, APIs sowie Datenquellen zur automatisierten Personalisierung.
• Das Verwalten von Zuständen, Speichern und Kontextinformationen in mehrstufigen Marketingkampagnen.
• Die Bewertung, Überwachung sowie Optimierung der Leistungsfähigkeit und Ergebnisse der eingesetzten Workflows.

Ablauf des Kurses

• Interaktive Vorträge und Gruppendiskussionen.
• Praktische Übungen zur Umsetzung von E-Mail-Workflows sowie Content-Pipelines.
• Szenario-basierte Aufgaben zu Personalisierung, Segmentierung und bedingter Entscheidungslogik.

Optionen zur Kursanpassung

• Für Anfragen zu individuell angepassten Schulungen setzen Sie sich bitte mit uns in Verbindung, um die Details abzustimmen.

Le Chat Enterprise ist eine private ChatOps-Lösung, die Organisationen sichere, individuell anpassbare sowie unter kontrollierten Bedingungen nutzbare KI-Funktionen für Konversationen bietet. Dabei wird unterstützt durch rollenbasierte Zugriffssteuerung, Single Sign-On, Connectoren sowie Integrationen mit Unternehmensanwendungen.

Dieses von einem Trainer geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an Produktmanager auf mittlerem Niveau, IT-Leiter, Solution Engineer sowie Sicherheits- und Compliance-Teams, die Le Chat Enterprise in ihrem Unternehmen implementieren, konfigurieren und verwalten möchten.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein zu:/p

• Le Chat Enterprise für sichere Implementierungen einzurichten und zu konfigurieren.
• Rollenbasierte Zugriffssteuerung, Single Sign-On sowie compliancegerechte Regelungen zu aktivieren.
• Le Chat mit Unternehmensanwendungen sowie Datenbanken zu integrieren.
• Gouvernance-Richtlinien und administrative Leitfäden für ChatOps zu entwerfen und umzusetzen.

Aufbau des Kurses

• Interaktive Vorträge und Diskussionen.
• Zahlreiche Übungen sowie praktische Anwendungsbeispiele.
• Praktische Umsetzung in einer Live-Lab-Umgebung.

Möglichkeiten zur Kursanpassung

• Für eine individuell abgestimmte Schulung zu diesem Thema kontaktieren Sie uns bitte, um die Details zu besprechen.

Mistral ist eine leistungsstarke Familie von großen Sprachmodellen, die speziell darauf ausgelegt sind, kosteneffizient in Produktionsumgebungen im großen Maßstab eingesetzt zu werden.

Dieses von einem Instruktor geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an erfahrene Infrastruktur-Engineers, Cloud-Architekten sowie MLOps-Leiter, die Architekturen auf Basis von Mistral so entwerfen, bereitstellen und optimieren möchten, dass sie maximale Leistung bei minimalen Kosten erzielen.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein, Folgendes zu tun:

• Skalierbare Bereitstellungsmuster für Mistral Medium 3 umzusetzen.
• Batching, Quantisierung sowie effiziente Servierstrategien anzuwenden.
• Inference-Kosten zu optimieren, ohne die Leistung einzuschränken.
• Produktionsreife Servertopologien für Unternehmensanwendungen zu entwerfen.

Aufbau des Kurses

• Interaktive Vorlesungen und Diskussionen.
• Zahlreiche Übungen und praktische Anwendungsfälle.
• Praktische Umsetzung in einer Live-Lab-Umgebung.

Möglichkeiten zur Kursanpassung

• Falls Sie ein auf Ihre Bedürfnisse zugeschnittenes Training wünschen, kontaktieren Sie uns bitte, um die Details zu besprechen.